Новое программное обеспечение, разработанное учеными из Мичиганского университета, может предсказать, как текущие лекарства, включая даже маловероятных кандидатов, можно объединить для создания новых способов лечения туберкулеза.
ИИ помог найти новые противотуберкулезные препараты
Туберкулез ежегодно убивает 1,8 миллиона человек и является самой смертоносной бактериальной инфекцией в мире. Сегодня для его лечения используются 28 лекарственных препаратов, которые могут быть объединены в 24 тысячи комбинаций из трех или четырех средств. Если в смесь добавить пару новых препаратов, это увеличит количество потенциальных комбинаций до 32 тысяч.
Эти цифры делают разработку новых схем лечения трудоемкой и дорогостоящей. В то же время штаммы с множественной лекарственной устойчивостью быстро распространяются. Решить проблему может помочь искусственный интеллект. По словам ученых, он способен заменить традиционную систему проб и ошибок, которая сегодня используется для разработки лекарств и является сравнительно медленной и дорогой.
В результате долгих исследований ученым из Мичиганского университета и Нью-Йоркского университета удалось создать программный инструмент INDIGO (INferring Drug Interactions using chemoGenomics and Orthology), который показал, что эффективность противотуберкулезных препаратов может быть усилена, когда они объединяются с антипсихотическими или антималярийными препаратами.
Новый алгоритм также точно предсказывает антагонизм между препаратами, при котором активность комбинации снижается. Кроме того, он способен определить гены, контролирующие эти лекарственные взаимодействия.
INDIGO выявил несколько тысяч новых комбинаций для лечения туберкулеза. Некоторые из них, содержащие пять, четыре и три препарата, оказались наиболее действенными. А активность против бактерии, вызывающей туберкулез, в лаборатории проявили 88 процентов предсказанных препаратов.
